安静時およびタスクfMRIにおけるノイズ除去：機能的な接続性と活性化マップ

Noise removal in resting-state and task fMRI: functional connectivity and activation maps.

• Bianca De Blasi
• Lorenzo Caciagli
• Silvia Francesca Storti
• Marian Galovic
• Matthias Koepp
• Gloria Menegaz
• Anna Barnes
• Ilaria Boscolo Galazzo

抄録

目的:

BOLD信号を用いたfMRIは脳の機能と接続性をマッピングするための非侵襲的な手法として広く用いられています。しかし、BOLD信号は頭部運動、生理的ノイズ、スキャナのアーティファクトから生じる非神経細胞の寄与の影響を強く受けます。したがって、信頼性の高い機能的接続性の結果を得るためには、関心のある信号を他のノイズに関連した変動から回復する必要があります。これまでにいくつかの前処理パイプラインが開発されており、主にヌイザンス回帰とICAに基づいている。本研究の目的は、広く用いられている7つのノイズ除去法の安静時およびタスクfMRIへの影響を調べることであった。

OBJECTIVE: BOLD-based fMRI is a widely used non-invasive tool for mapping brain function and connectivity. However, the BOLD signal is highly affected by non-neuronal contributions arising from head motion, physiological noise and scanner artefacts. Therefore, it is necessary to recover the signal of interest from the other noise-related fluctuations to obtain reliable functional connectivity results. Several pre-processing pipelines have been developed, mainly based on nuisance regression and ICA. The aim of this work was to investigate the impact of seven widely used denoising methods on both resting-state and task fMRI.

アプローチ:

タスクfMRIは、与えられたタスクの脳活性化が確立されていることを考えると、ある程度の根拠が得られると考えられます。結果として得られたデータは、運動評価とデータの質、安静時ネットワークとタスクの活性化、機能的接続性などの幅広い指標を用いて比較された。

APPROACH: Task-fMRI can provide some ground truth given that the task administered has well established brain activations. The resulting cleaned data were compared using a wide range of measures: motion evaluation and data quality, resting-state networks and task activations, functional connectivity.

結果:

すべての先進的なパイプラインを用いて、最小限の前処理を行ったデータと比較して、信号品質の向上と運動アーチファクトの減少が得られました。脳の活性化と機能的接続性の推定では、ICAベースのパイプラインの方が一般的に信頼性が高く正確な結果が得られました。

RESULTS: Improved signal quality and reduced motion artefacts were obtained with all advanced pipelines, compared to the minimally pre-processed data. Larger variability was observed in the case of brain activation and functional connectivity estimates, with ICA-based pipelines generally achieving more reliable and accurate results.

重要性:

本研究は、研究者が自分の研究やデータに最も適した方法を選択するためのエビデンスに基づいた参考資料を提供するものである。

SIGNIFICANCE: This work provides an evidence-based reference for investigators to choose the most appropriate method for their study and data.

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